intTypePromotion=3

Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 4 - TS. Huỳnh Thái Hoàng

Chia sẻ: Gió Biển | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:64

0
111
lượt xem
35
download

Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 4 - TS. Huỳnh Thái Hoàng

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Hệ thống điều khiển thông minh - Chương 4: Điều khiển dựa vào mô hình" cung cấp cho người đọc các kiến thức: Nhắc lại về mô hình của hệ phi tuyến, điều khiển dùng mô hình ngược, điều khiển mô hình nội, điều khiển theo mô hình chuẩn,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 4 - TS. Huỳnh Thái Hoàng

  1. Moân hoïc HEÄ THOÁNG ÑIEÀU KHIEÅN THOÂNG MINH Giaûng vieân: TS. Huyønh Thaùi Hoaøng B ä moâân Ñieà Boä Ñi àu Khieå Khi ån Töï Tö Ñoä Ñ äng Khoa Ñieän – Ñieän Töû Ñaïi hoïc Baùch Khoa TP.HCM Email: hthoang@hcmut.edu.vn hthoang@hcmut edu vn Homepage: http://www4.hcmut.edu.vn/~hthoang 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 1
  2. Chöông 4 ĐIỀU KHIỂN DỰA VÀO MÔ HÌNH 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 2
  3. Noäi dung chöông 3 ‘ Giới thiệu hiệ ‘ Nhắc lại về mô hình của hệ phi tuyến ‘ Điều khiển dùng mô hình ngược ‘ Điều khiển mô hình nội ‘ Điều ều khiển ể theo eo môô hình chuẩn c u ‘ Điều khiển dự báo dựa vào mô hình 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 3
  4. Giới thiệu 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 4
  5. Giới thiệu ‘ Điều khiển Điề khiể dựa d vào à môô hình hì h là phương h pháp há điều điề khiể khiển trong t đó có sử dụng tường minh mô hình của đối tượng để tính toán tín hiệu điều khiển. ‘ Các phương pháp điều khiển dựa vào mô hình phổ biến: Ž Điều khiển dùng mô hình ngược (Inverse Control). Ž Điều ề khiển ể mô hình nội (Internal Model Control). Ž Điều khiển theo mô hình chuẩn (Model Reference Control). Ž Điều Điề khiển khiể dự d báo bá (P (Predictive di ti Control) C t l) ‘ Các phương pháp điều khiển dựa vào mô hình phi tuyến đã áp dụng ụ g thành công g vào nhiều lĩnh vực, ự , nhưngg lĩnh vực ự ápp dụng ụ g chủ yếu là các quá trình công nghệ hóa học (thí dụ như trong công nghiệp hóa dầu, chế biến thực phẩm, nước giải khát...). 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 5
  6. Nhận dạng mô hình hệ phi tuyến 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 6
  7. Vòng lặp nhận dạng hệ thống Thí nghieäm thu heä thoáng: ccaùc qui thaäp döõ lieäu göõ, … Xö ly Xöû lyù sô eåu ngoân ng boä döõ lieäu Choïn caáu truùc luaät vaät lyù, ccaùc phaùt bie oâng tin bieát tröôùc veà h moâ hình Choïn tieâu chuaån öôùc löông öôc löôïng Öôùc löôïng thoâng soá Thoâ Ñaùnh giaù moâ hình Khoâng toát ⇒ laëp laïi Khoâng toát ⇒ xeùt laïïi thoâng tin bieát tröôùc Toát ⇒ chaáp nhaän moâ hình 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 7
  8. Cấu trúc mô hình phi tuyến ‘ Đối tượng: t y (k ) = f 0 [u (k − 1),K, u (k − nu ), y (k − 1),K, y (k − n y )] + v(k ) ‘ Dữ liệu: ệ Z N = {y (1), u (1); y (2), u (2);K; y ( N ), u ( N )} ‘ Mô hình: yˆ (k ,θ ) = f (ϕ (k ),θ ) Ž yˆ (k , θ ) Bộ dự báo Ž ϕ (k ) V Vector hồi quii Ž θ Vector tham số 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 8
  9. Phân loại mô hình phi tuyến ‘ Phâ loại Phân l i theo th các á phần hầ tử hồi qui: i ‘ Phân loại theo bộ cấu trúc hàm phi tuyến: Ž Mô hì hìnhh mờ: ờ Mamdani, M d i Sugeno S Ž Mô hình mạng thần kinh: MLP, RBF Ž Mô hình lai mạng thần kinh mờ: ANFIS 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 9
  10. Sơ đồ khối bộ dự báo mờ ‘ Qui tắc mờ mô tả đặc tính động học của đối tượng phi tuyến: nr nϕ ‘ Bộ dự báo: yˆ (k , θ ) = ∑ α i .∏ μ Aij (ϕ j (k ), β ij , γ ij ) i =1 j =1 ‘ Vector tham số: θ = [α1 ,..., α nr , β11 ,..., β nr nϕ , γ 11 ,..., γ nr nϕ ]T 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 10
  11. Sơ đồ khối bộ dự báo dùng mạng thần kinh l l ⎛ nϕ ⎞ ‘ Bộ dự báo: yˆ (k , θ ) = ∑ wi zi (k ) = ∑ wi g i ⎜ ∑ vijϕ j (k ) ⎟⎟ ⎜ i =1 i =1 ⎝ j =1 ⎠ ‘ Vector tham số: θ = [v11 , K , v1r , K , vl1 , K , vlrl , w1 ,..., wl ]T 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 11
  12. Ước lượng tham số v(k) u(k) y(k) Đối tượng ε (k ,θ ) Mô hình yˆ (k , θ ) Tiêu chuẩn Tối ưu hóa ước lượng ‘ Tiêu chuẩn ước lượng: 1 N 1 N VN (θ , Z ) = N ∑ ε 2 ( k ) = ∑ [ y ( k ) − ˆ y ( k , θ ) ]2 N k =1 N k =1 ‘ Thuật toán tối ưu hóa: thuật toán Newton, giải thuật di truyền,… 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 12
  13. Điều khiển dùng mô hình ngược 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 13
  14. Điều khiển ngược trực tiếp (Direct Inverse Control) Nguyên tắc điều khiển ngược trực tiếp ‘ Phương pháp điều khiển vòng hở, hở trong đó bộ điều khiển là mô hình ngược của đối tượng. ‘ Đối tượng: y (k + 1) = f ( y (k ),..., y (k − n + 1), u (k ),..., u (k − m + 1)) ‘ Luật điều khiển: u (k ) = f −1 (r (k + 1), r (k ),..., r (k − n + 1), u (k − 1),..., u (k − m + 1)) Thực tế rất khó rút ra mô hình ngược giải tích của đối tượng, nhất là trong trường hợp đối tượng phi tuyến 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 14
  15. Mô hình ngược Mô hình ngược ‘ Sử dụng FM/NN đểể nhận dạng đặc tính động học ngược của đối ố tượng: uˆ ( k ,θ ) = fˆ −1 ( y ( k + 1), ) y ( k − n + 1), ) y ( k ),..., ) u (k − 1),..., ) u ( k − m + 1)) 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 15
  16. Ước lượng thông số mô hình ngược Sơ đồ ước lượng tham số mô hình ngược offline ‘ Ước lượng offline: Ž Thu thập N mẫu dữ liệu vào ra của đối tượng Ž Tiêu chuẩn ước lượng tham số: N J (θ ) = ∑ [u (k ) − uˆ (k ,θ )]2 → min k =1 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 16
  17. Ước lượng thông số mô hình ngược Sơ đồ ước lượng tham số mô hình ngược online ‘ Ước lượng ợ g online: Ž Thông số mô hình ngược được cập nhật trực tuyến sao cho sai lệch giữa tín hiệu ra của đối tượng và tín hiệu đặt là tối thiểu Ž Tiêu chuẩn ẩ ước lượng tham số: ố J (θ ) = ∑ [r (k ) − y (k ))]2 → min k 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 17
  18. Điều khiển dùng mô hình ngược trực tiếp ‘ Mô hình ngược sau khi nhận dạng sẽ được sử dụng để điều khiển đối tượng 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 18
  19. Thí dụ: Điều khiển hệ bồn chứa dùng mô hình ngược trực tiếp ‘ Phương trình vi phân mô tả đặc tính động học hệ bồn chứa: h&(t ) = 1 A(h) (k (t ) − C D a 2 ghh(t ) ku ) Amax − Amin A(h) = h + Amin hmax 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 19
  20. Nhận dạng đặc tính động học hệ bồn đơn ‘ Mô hì hìnhh thuận th ậ của ủ hệ bồn bồ đơn đ cóó thể biểu biể diễn diễ như h sau: h(k + 1) = f (h(k ), u (k )) ‘ Mô hình ngược: uˆ (k ) = fˆ −1 (h(k + 1), h(k )) ‘ Sử dụng mạng thầnầ kinh đểể nhận dạng mô hình ngược của hệ bồn ồ chứa. Cấu trúc mạng thần kinh: ệ vào: h(k + 1), h(k ) Ž Tín hiệu Ž Tín hiệu ra: uˆ (k ) Ž Số tế bào thần kinh ở lớp ẩn là 6. Ž Hàm kích k h hoạt h ở llớp ẩn ẩ llà hàm h sigmoid; i id Ž Hàm kích hoạt ở lớp ra là hàm tuyến tính. 28 May 2010 © H. T. Hoàng - ÐHBK TPHCM 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản